3 grote trends in digital marketing volgens Sinan Aral

MIT-professor over granular data, versneld experimenteren en de sociaal verbonden consument.

is David Austin Professor of Management aan de MIT Sloan School of Management. Hij doceert er digital marketing en is mede-oprichter/chief scientist van een bedrijf dat investeert in marketingtechnologiebedrijven. Vorige maand was hij even in Nederland, Marketingonline sprak met hem. Aral signaleert drie grote trends in digital marketing: granular data, versneld experimenteren en de sociaal verbonden consument.

Trend 1: big, granular data

Sinan Aral geeft aan wat we allemaal weten: er is zoveel big data beschikbaar. Over consumentengedrag, de marketingfunnel en de supply chain van marketing, over real time bidding en targeting. Maar, zegt hij, ‘Eigenlijk is big data niets anders dan de beschrijving van een groot aantal observaties. Voor de komst van big data moest je het doen met bijvoorbeeld 10.000 observaties. Nu heb je er 100 miljoen. Big data an sich is in dat opzicht niet zo krachtig; als je van 10.000 naar 100 miljoen observaties gaat, groeit enkel de statistische kracht van het ding dat je probeert te onderbouwen met data.’
Wat veel krachtiger is aan de data van tegenwoordig, is volgens hem de zogenaamde granulariteit van data. ‘Je komt veel meer te weten op specifiek microniveau dan wanneer je enkel het aantal observaties verhoogt. Misschien kunnen we daarom beter spreken van nanodata, of granular data, in plaats van big data.’

Data hebben de marketingwetenschap compleet op zijn kop gezet, aldus Aral: ‘We bevinden ons aan de vooravond van een revolutie als het gaat om begrip van menselijk gedrag. Begrip dat tot stand komt dankzij granulaire data over de schaal van de bevolking, menselijke activiteiten. Toegang hiertoe hebben is relevant voor marketeers, maar ook voor wetenschappers die onderzoek doen naar vervuiling, hiv/aids, energieconsumptie et cetera.’ Dit soort data gaat zorgen voor enorme vooruitgang in sociale welvaart, zo weet Aral.
‘Revoluties in beleid en management worden eigenlijk altijd voorafgegaan door een revolutie in de manier waarop iets wordt gemeten. Voor de uitvinding van de microscoop dachten we totaal anders over geneeskunde, bijvoorbeeld. Ik wil wel een vergelijking trekken met menselijk gedrag en de komst van granular data. Ik denk dat toegang tot dit soort data extreem belangrijk zal worden door overheids- en sociaal beleid.’

Trend 2: snel(ler) experimenteren

Snel experimenteren wordt steeds goedkoper en makkelijker, aldus Aral. ‘In het bijzonder omdat veel processen die consumenten doorlopen helemaal zijn gedigitaliseerd. En dat maakt die processen meetbaar en makkelijk te randomiseren. In een digitaal proces is het makkelijker dan ooit om een randomisering toe te passen die een bepaald percentage meet van de doelgroep, en hoe die doelgroep reageert op verschillende ervaringen. En vervolgens vergelijk je de reacties op die ervaringen.

‘Daarna vul je aan met data die de experimenten technisch ondersteunen. Bij experimenteren kun je bijvoorbeeld geïnteresseerd zijn in het gemiddelde effect van een actie. Een heterogeen effect is echter veel interessanter. Hoe reageren verschillende doelgroepen op verschillende ervaringen? Bijvoorbeeld: je wilt weten hoe de gemiddelde consument reageert op een marketingactie, maar ook hoe vrouwen reageren versus mannen, of de doelgroep 18-24 jaar. Dat is veel interessanter. Mensen reageren immers allemaal anders, en op deze manier kun je je marketingacties optimaliseren en toespitsen op bepaalde subpopulaties. Zodat niet iedereen dezelfde boodschap ziet, alleen wat relevant is voor hem of haar.’

Personalisatie
Personalisatie, zo zegt Aral, is totaal anders dan segmentatie. ‘Bij segmentatie zou je vooropgezette subpopulaties samenstellen, en die groep daarna beschouwen als uniform (binnen die subpopulatie), en heterogeen in vergelijking met andere subpopulaties. Personalisatie is een beter woord. Als je een aantal variabelen hebt die een individu omschrijven, dan kunnen die variabelen specifiek toebehoren aan één persoon. Bijvoorbeeld iemand tussen de 18 en 24 jaar die erg van videogames houdt, geïnteresseerd is in politiek en school. Totaal anders dan iemand tussen de 18 en 24 jaar die houdt van kunst, theater en graag naar het museum gaat om schilderijen te bekijken.&;

Trend 3: de sociaal verbonden consument

In het verleden zagen we consumenten als onafhankelijk van elkaar. De eerste jaren van marketing hadden we één boodschap voor de hele bevolking. ‘Denk aan een SuperBowl-commercial: iedereen ziet hetzelfde. Vervolgens ging het over segmentatie, en tien jaar geleden werd het personalisatie. Nu gaat het over de sociaal verbonden consument.
‘We kunnen onszelf niet zien als een aparte entiteit als we beslissen of we een product of dienst kopen of niet. We hebben daarentegen te maken met een cascade aan informatie van onze vrienden en familie, en al die anderen. Al deze informatie is digitaal, in de vorm van – bijvoorbeeld –  sociale netwerktechnologieën. Het delen van al deze informatie is geautomatiseerd, net als crowdbased informatie zoals reviews en ratings.

‘De reviews en ratings vormen een belangrijk onderdeel van je beslisproces. Uit onderzoek blijkt dat 90 procent van de mensen een recensie leest voordat er een beslissing wordt genomen. Van die groep zegt 60 tot 70 procent dat zo’n recensie invloed heeft gehad op de beslissing. Reviews en ratings vormen de op één na belangrijkste bron zijn van informatie voor consumenten die beslissen over een aankoop. De eerste bron: familie en vrienden. Deze twee –  onderling afhankelijke –  bronnen beïnvloeden echt hoe wij beslissen over producten en diensten.’
De laatste trend heeft grote impact op je marketingstrategie, zegt Aral. Hij noemt als voorbeeld targeting. ‘Als je data bezit over opinies, gedrag en aankoopbeslissingen van de vrienden van een consument, kun je effectiever een aankoop voorspellen.
‘Naast voorspellen kun je nu ook goed causaal gedrag afleiden. Relevant omdat dit alles te maken heeft met viral marketing. Wat bijvoorbeeld als ik een incentive wil geven aan mijn huidige klantenbestand? Dan moet ik begrijpen in hoeverre de mening van een consument de mening van zijn vrienden op een causale manier gaat beïnvloeden. Je kunt dan gedoseerd marketing en targeting plegen, afhankelijk van het feit of iemand wel of niet in staat is zijn vrienden te overtuigen.’

‘Luisteren naar oude marketingtheorieën helpt je niet meer’
Sinan Aral is professor aan Massachusetts Institute of Technology (MIT) en voorzitter van de marketingfaculteit, en werkt tegelijkertijd bij verschillende internetbedrijven. Hij richtte onlangs een tech venturefonds op voor marketingtechnologiebedrijven. Het bedrijf richt zich op ondernemingen die de startupfase voorbij zijn en inmiddels tussen de 5 en 10 miljoen dollar omzetten. Aral: ‘Ik heb altijd één voet in de wetenschap en één voet in de praktijk. Theorie is relevant, maar de praktijk is relevanter. Je ziet in mijn werkgebied dat de praktijk de theorie voorbijstreeft.

‘Luisteren naar oude marketingtheorieën gaat je tegenwoordig niet meer echt helpen. Marketing verandert zo snel dat het belangrijk is om als wetenschapper een voet in de echte wereld te hebben, om echt te kunnen begrijpen wat er allemaal gebeurt. Met dit venturebedrijf hebben we de mogelijkheid om goed naar veel marketingtechnologiebedrijven te kunnen kijken. Ik geef les in digital marketing en socialemedia-analytics en het feit dat ik al die bedrijven zie, helpt mij te begrijpen wat er in de echte wereld gebeurt.’

Meer weten over deze onderwerpen? Bezoek het . Abonnees van Tijdschrift voor Marketing en Adformatie ontvangen korting.

Beeld: Arjan Haring

Plaats als eerste een reactie

Ook een reactie plaatsen? Word lid van Adformatie!

Word lid van Adformatie → Login →
Advertentie